8.Сравнение понятий «черного» и «серого» ящика.

При изучении систем используют модели <черного>, <белого> и <серого> ящика. Систему представляют как <черный ящик>, если неизвестно внутреннее строение самой системы; ее поведение и функционирование изучается по входному и выходному сигналам.

1.При изучении системы как <белого ящика>, наоборот, известны все элементы и их взаимосвязи.

2.Систему рассматривают как <серый ящик>, когда что-то из внутреннего строения объекта известно, а что-то остается неизвестным, например модель состава системы с неизвестной структурой или, наоборот, модель структуры с неизвестным составом. В отличие от черного, модели серого ящика учитывают помимо связей между реакциями и внешними воздействиями и те частичные сведения, которые известны о его внутреннем строении.

3. Чёрный ящик - объект изучения, внутреннее устройство которого либо неизвестно, либо слишком сложно для того, чтобы можно было по свойствам его составных частей (элементов) и структуре связей между ними делать выводы о поведении объекта; метод исследования таких объектов. Метод «Ч. я.» применяют в тех случаях, когда внешнему наблюдателю известны лишь входные воздействия на объект и его ответная реакция, а процессы, в нём протекающие, неизвестны. В рамках модели <черного ящика> внутреннее устройство системы изображают в виде непрозрачного ящика, выделенного из окружающей среды (рис). Эта модель отражает два важных свойства системы - целостность и обособленность от среды. Система не является полностью изолированной от среды, она связана со средой и с помощью этих связей взаимодействует с ней (входы и выходы системы). В модели <черного ящика> отсутствуют сведения о внутреннем содержании системы, а задаются, фиксируются и перечисляются только входные и выходные связи системы со средой. В одних случаях достаточно содержательного словесного описания входов и выходов; тогда модель <черного ящика> является просто их списком. В других случаях требуется количественное описание некоторых или всех входов и выходов с заданием двух множеств Х и У входных и выходных переменных.

yi = fi (x1,…xi); статическая модель yi(t) = F (x1(t)…xi(t)) – динамическая модель. Важно сознавать, что эти зависимости не известны нам изначально,

иначе мы имели бы «белый ящик».

Модель «черного ящика» обычно используется (часто являлись единственно применимой) в случае: а) когда нет возможности вмешательства в систему (изучение влияния лекарств и т.п.); б) когда нужно получить данные о системе в обычной для нее обстановке, для уменьшения воздействия измерений на саму систему; в) когда действительно отсутствуют данные о внутреннем устройстве системы (например, электрон, пульсар, «черная дыра» и т.п.).

9.Классификация видов моделирования.

EMBED PBrush

Физическое моделирование - моделируемый объект или процесс воспроизводится исходя из соотношения подобия, вытекающего из схожести физических явлений. Используются физ модели, элементы к-ых подобны натуральным объектам исследования, но имеют иной масштаб (н-р, макет самолета). Физ модели могут иметь вид полномасштабных макетов (н-р, авиационные тренажеры). Физ модели конкретны, очень наглядны, часто их можно даже потрогать руками. Физ мод-ие прим-ся для мод-ия сложных объектов исслед-я, не имеющих точного матем-го описания. При физ модел-ии для иссл-я процесса порой используют процесс другой физич природы, к-ый описывается аналогичными матем-ми зависимостями.

Математическое моделирование – процесс установления соответствия реальной системе S мат модели M и исследование этой модели, позволяющее получить хар-ки реальной системы. Применение мат модел-ния позволяет иссл-ть объекты, реальные эксперименты над которыми затруднены или невозможны.

Аналит-е моделирование - процессы функц-ия элем-в записываются в виде мат-х соотношений (алгебр-х, интегральных, диффер-х, логич-х и т.д.). Мат. модель может вообще не содержать в явном виде искомых величин. Ее необходимо преобразовать в систему соотношений относ-но искомых величин, допускающую получение нужного результата чисто анал-ми методами. Под этим понимается получения явных формул вида <искомая величина> =<аналитическое выражение>, либо получение урав-й известного вида, решение которых также известно. В некоторых случаях возможно качественное исследование модели, при котором в явном виде можно найти лишь некоторые свойства решения.

Компьютерное моделирование – метод решения задач анализа или синтеза сложной системы на основе использования ее компьютерной модели.

Численное мод-е использует методы вычис-й матем-ки и позволяет получить лишь приближенные решения. Решение задачи бывает менее полным, чем в анал-м мод-и. Иногда оно сводится к небольшому числу частных случаев. Принципиальный недостаток численного мод-я закл-ся в том, что роль такого мощного инструмента исслед-я как компьютер сводится лишь к автом-й реализации выбранного численного метода. Моделирующий алгоритм в большей степени отражает именно численный метод, чем особенности модели. Поэтому при смене численного метода приходится заново перерабатывать алгоритм моделирования.

Имит-е мод-ие - воспроизведение на ЭВМ (имитация) процесса функц-я исследуемой системы с соблюдением логической и временной послед-ти реальных событий. Для имит- мод-я характерно воспроизведение событий, происходящих в системе (описываемых моделью) с сохр их логической структуры и временной последовательности. Оно позволяет узнать данные о состоянии системы или отдельных ее элементов в опред-е моменты времени. Имитационное моделирование аналогично экспериментальному исследованию процессов на реальном объекте.